Глава платёжной системы Индии: ИИ станет двигателем следующего миллиарда транзакций в день

Индийская платёжная система UPI уже обрабатывает более 750 миллионов транзакций в сутки — и это не предел. Дилип Асбе, генеральный директор Национальной платёжной корпорации Индии (NPCI), заявил, что следующий этап роста — до миллиарда операций в день — будет построен на искусственном интеллекте. По его словам, ИИ войдёт во все ключевые процессы: привлечение новых пользователей, борьба с мошенничеством и кредитование.

Асбе высказался в интервью TechCrunch на Mumbai Tech Week 2026. Его позиция принципиальна: без ИИ следующие полмиллиарда пользователей UPI просто не придут.

Три задачи, которые ИИ должен решить для UPI

Асбе обозначил конкретные направления применения ИИ в платёжной инфраструктуре. Первое — защита существующих пользователей: выявление мошеннических схем и так называемых «мулов» — посредников, через которых отмываются деньги. Второе — кредитование: ИИ должен анализировать цифровые следы пользователей и торговцев, у которых нет классической кредитной истории, и предоставлять им доступ к финансовым продуктам.

Третье направление — голосовые и многоязычные интерфейсы. Индия — страна с десятками языков, и текстовый онбординг работает плохо для значительной части населения. NPCI запустила голосового ассистента ещё в 2023 году, однако широкого распространения он пока не получил. Асбе признаёт: голосовые модели ещё недостаточно точны, но при правильном сценарии использования голос может стать критически важным элементом платёжной экосистемы.

Отдельный акцент — на малых языковых моделях (SLM). Асбе убеждён, что индийские банки и финтех-компании располагают уникальными датасетами, которые позволят создавать узкоспециализированные модели — «острые, конкретные и максимально детерминированные». В 2024 году NPCI уже запустила собственную модель FIMI для урегулирования пользовательских споров: сегодня она обслуживает более миллиона пользователей, помогая отменять мандаты и решать конфликты.

Регулирование агентных платежей и конкуренция на рынке

Параллельно с технологическим развитием NPCI изучает концепцию агентной коммерции — когда ИИ-агент совершает платежи от имени пользователя. Совместные демонстрации с Razorpay уже проводились, но до массового внедрения далеко. Для сравнения: в США Coinbase и Robinhood уже позволяют агентам торговать от имени клиентов, а OpenAI интегрировал личные финансовые данные в ChatGPT для консультаций.

Асбе не против такого сценария для Индии, но настаивает на жёстких регуляторных рамках. Ключевое требование: система должна хранить историю инструкций и согласий пользователя, чтобы при любом сбое можно было восстановить цепочку решений. Это принципиальное отличие от западного подхода, где регулирование часто догоняет технологии.

Отдельная головная боль NPCI — концентрация рынка. Два игрока, PhonePe (принадлежит Walmart) и Google Pay, контролируют более 80% транзакций в экосистеме UPI. Регулятор давно планировал ограничить долю одного приложения на уровне 30%, однако дедлайн уже переносился — следующий установлен на 31 декабря 2026 года.

Асбе объясняет доминирование двух гигантов просто: они вложили сотни миллионов долларов в развитие продуктов. Новые игроки не спешат инвестировать, потому что жизнеспособной коммерческой модели в UPI-экосистеме пока нет. Как только она появится — конкуренция усилится сама собой. Собственное приложение NPCI, BHIM UPI, выделенное в отдельную структуру в 2024 году, занимает лишь около 1% рынка — и корпорация не ставит конкретных целей по его доле, позиционируя его как «суверенную и безопасную альтернативу».

Что это значит для белорусского финтеха

Индийский кейс интересен не экзотикой, а масштабом эксперимента. UPI — это государственная инфраструктура, которая за несколько лет стала крупнейшей в мире по числу мгновенных транзакций. Белорусская система быстрых платежей развивается в иных условиях, но логика та же: базовая инфраструктура есть, следующий шаг — монетизация и расширение охвата через интеллектуальные сервисы.

Для резидентов ПВТ, работающих в направлении финтеха, опыт NPCI с малыми языковыми моделями особенно показателен. Белорусские компании также располагают специфическими финансовыми датасетами — транзакционными историями, кредитными профилями, поведенческими паттернами. Строить на их основе узкоспециализированные модели для конкретных задач — детекции фрода, скоринга, автоматизации споров — вполне реалистичная ниша, не требующая конкуренции с GPT-4 или Gemini.

Глобальные инвесторы, по словам Асбе, внимательно следят за регуляторным климатом в Индии, чтобы понять, куда вкладывать деньги в новые финтех-решения. Аналогичная логика работает и для Беларуси: прозрачность правил игры для ИИ в финансах станет сигналом для международного капитала не менее важным, чем налоговые льготы.